内容详情：11_梯度下降的过程.mp4 12_pytorch中反向传播和梯度计算的方法.mp4 14_小结.mp4 10_梯度下降和梯度的介绍.mp4 13_手动实现线性回归.mp4 01_知识点回归.mp4 09_attention的介绍.mp4 02_attention的实现.mp4 03_解码的过程中使用attention.mp4 10_attention的分类介绍.mp4 01_复习.mp4 04_模型的评估.mp4 12_小结.mp4 11_attention_weight的计算的结果.mp4 01_复习.mp4 02_聊天机器人的介绍.mp4 03_企业中聊天机器人的介绍.mp4 09_分词api的实现.mp4 07_停用词的准备.mp4 05_项目环境的准备.mp4 06_词典的准备.mp4 04_项目流程介绍.mp4 08_相似问题的准备.mp4 16_文本情感分类数据的准备.mp4 17_小结.mp4 12_模型的训练保存.mp4 13_模型的评估.mp4 15_word_embedding的理解.mp4 10_手写数字识别.mp4 14_循环神经网络基础.mp4 11_损失函数的学习.mp4 10_LSTM_api的介绍.mp4 15_总结.mp4 08_LSTM的GRU的学习.mp4 11_LSTM的使用示例.mp4 13_梯度爆炸和梯度消失.mp4 14_pytorch的序列化容器.mp4 07_rnn不同类型的介绍.mp4 06_RNN结果的介绍.mp4 12_文本情感分类模型的修改.mp4 09_上午内容回顾.mp4 11_fasttext和介绍.mp4 10_文本分类的介绍.mp4 13_分类模型的准备.mp4 15_模型的封装的介绍.mp4 17_小结.mp4 12_分类语料的准备.mp4 14_模型的评估.mp4 16_fasttext原理介绍.mp...等。
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